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评估多语言视觉-语言模型面临着几个显著的挑战，这些挑战源自于处理多样语言、文化背景和不同模态（文本和图像）的复杂性。一个主要的障碍是不同语言之间数据集的可用性和质量不一致。例如，一个模型可能在英语数据上表现良好，但在训练数据较少的语言上表现

“联邦学习中的差分隐私是一种旨在保护个体数据隐私的技术，同时仍然允许从数据集中学习有用信息。在联邦学习中，多台设备（如智能手机）协作训练一个共享的机器学习模型，而无需共享其本地数据。相反，它们只向中央服务器发送从其数据中得出的更新或梯度。差